Barry Schuler: An introduction to genomics

Берри Шулер: Геномика, начальный курс

71,961 views

2009-01-24 ・ TED


New videos

Barry Schuler: An introduction to genomics

Берри Шулер: Геномика, начальный курс

71,961 views ・ 2009-01-24

TED


Пожалуйста, дважды щелкните на английские субтитры ниже, чтобы воспроизвести видео.

Переводчик: Sergey Ivliev Редактор: Valentina Wellbrock
00:16
What's happening in genomics,
0
16160
2000
Что происходит в области геномики,
00:18
and how this revolution is about to change everything we know
1
18160
5000
и как эта революция в скором будущем изменит все,
00:23
about the world, life, ourselves, and how we think about them.
2
23160
7000
что мы знаем о мире, жизни, нас самих, и как мы себе всё это представляем.
00:30
If you saw 2001: A Space Odyssey,
3
30160
3000
Если вы смотрели "2001: Космическую одиссею,"
00:33
and you heard the boom, boom, boom, boom, and you saw the monolith,
4
33160
4000
и слышали "бум, бум, бум," и вы видели тот монолит --
00:37
you know, that was Arthur C. Clarke's representation
5
37160
4000
вы знаете, это была репрезентация Артура Кларка того,
00:41
that we were at a seminal moment in the evolution of our species.
6
41160
4000
что мы находимся на эпохальном этапе эволюции нашего вида.
00:45
In this case, it was picking up bones and creating a tool,
7
45160
4000
В этом случае, это было поднятие костей и создание инструмента,
00:49
using it as a tool, which meant that apes just, sort of,
8
49160
4000
что означало что обезьяны просто как бы
00:53
running around and eating and doing each other
9
53160
2000
бегая туда-сюда и имея друг друга
00:55
figured out they can make things if they used a tool.
10
55160
6000
вдруг поняли, что они могут изготовлять предметы, если они будут использовать инструменты.
01:01
And that moved us to the next level.
11
61160
3000
И это нас толкнуло вперед, на новый уровень.
01:04
And, you know, we in the last 30 years in particular
12
64160
4000
И вы знаете, за последние 30 лет, в частности,
01:08
have seen this acceleration in knowledge and technology,
13
68160
4000
поступления знаний и развитие технологии ускорились,
01:12
and technology has bred more knowledge and given us tools.
14
72160
3000
и технология породила больше знаний и дала нам инструменты.
01:15
And we've seen many seminal moments.
15
75160
2000
И мы повидали немало эпохальный моментов.
01:17
We've seen the creation of small computers in the '70s and early '80s,
16
77160
4000
Мы наблюдали изготовление микрокомпьютеров в 70-ых и начале 80-ых,
01:21
and who would have thought back then that every single person
17
81160
3000
и кто бы подумал тогда, что у каждого отдельного человека
01:24
would not have just one computer but probably 20,
18
84160
3000
будет в наличии не просто один компьютер, а наверное штук 20,
01:27
in your home, and in not just your P.C. but in every device --
19
87160
5000
в вашем доме, и не просто в вашем РС, но в любом приборе --
01:32
in your washing machine, your cell phone.
20
92160
3000
вашей стиральной машине, вашем мобильном телефоне.
01:35
You're walking around; your car has 12 microprocessors.
21
95160
4000
Вы ходите туда-сюда; в вашей машине -- 12 микропроцессоров.
01:39
Then we go along and create the Internet
22
99160
2000
А потом мы раз -- и создали Интернет,
01:41
and connect the world together; we flatten the world.
23
101160
3000
объединили планету; мы выравниваем мир.
01:44
We've seen so much change, and we've given ourselves these tools now --
24
104160
5000
Мы наблюдали за многими изменениями и дали себе эти инструменты --
01:49
these high-powered tools --
25
109160
2000
эти мощные орудия --
01:51
that are allowing us to turn the lens inward
26
111160
4000
которые позволяют нам обернуть линзу[, через которую мы познаем мир,] внутрь,
01:55
into something that is common to all of us, and that is a genome.
27
115160
5000
на то, что сродимо всем нам -- на геном.
02:00
How's your genome today? Have you thought about it lately?
28
120160
5000
Как ваш геном сегодня поживает? Вы не задумывались об этом в последнее время?
02:05
Heard about it, at least? You probably hear about genomes these days.
29
125160
5000
По крайней мере слышали о нем? Наверное вы уже слышали о геноме в наши дни.
02:10
I thought I'd take a moment to tell you what a genome is.
30
130160
3000
Я хотел бы воспользоваться моментом и рассказать вам что же представляет из себя геном.
02:13
It's, sort of, like if you ask people,
31
133160
2000
Это схоже таким вопросам как,
02:15
Well, what is a megabyte or megabit? And what is broadband?
32
135160
3000
А что такое мегабайт или мегабит? Что такое broadband?
02:18
People never want to say, I really don't understand.
33
138160
3000
Никто не хочет отвечать, А я толком не знаю.
02:21
So, I will tell you right off of the bat.
34
141160
1000
Так что я вам расскажу сразу.
02:22
You've heard of DNA; you probably studied a little bit in biology.
35
142160
4000
Вы слышали про ДНК, проходили когда-то по биологии.
02:26
A genome is really a description for all of the DNA that is in a living organism.
36
146160
7000
Геном -- это совокупность всех генов живого организма.
02:33
And one thing that is common to all of life is DNA.
37
153160
6000
И единственное, чем все живое схоже, это -- ДНК.
02:39
It doesn't matter whether you're a yeast;
38
159160
2000
Не важно если ты одноклеточный гриб;
02:41
it doesn't matter whether you're a mouse;
39
161160
2000
не важно если -- мышь;
02:43
doesn't matter whether you're a fly; we all have DNA.
40
163160
4000
не важно если -- муха; у нас у всех внутри -- ДНК.
02:47
The DNA is organized in words, call them: genes and chromosomes.
41
167160
7000
ДНК сложено в слова, и мы зовем их: гены и хромосомы.
02:54
And when Watson and Crick in the '50s
42
174160
4000
И когда в 50-х, Уотсон и Крик
02:58
first decoded this beautiful double helix that we know as the DNA molecule --
43
178160
6000
декодировали эту прекрасную двойную спираль, которую представляет из себя молекула ДНК --
03:04
very long, complicated molecule --
44
184160
2000
очень длинная и сложная молекула --
03:06
we then started on this journey to understand that
45
186160
4000
мы тогда пустились в путешествие, чтобы понять,
03:10
inside of that DNA is a language that determines the characteristics, our traits,
46
190160
6000
что ДНК представляет из себя язык, который определяет наши характерные черты, наши особенности,
03:16
what we inherit, what diseases we may get.
47
196160
3000
что нам передается по наследству, и чем мы можем заболеть.
03:19
We've also along the way discovered that this is a very old molecule,
48
199160
6000
Мы так же, параллельно, обнаружили, что это очень древняя молекула,
03:25
that all of the DNA in your body has been around forever,
49
205160
6000
что весь ДНК в вашем теле существовал вечно,
03:31
since the beginning of us, of us as creatures.
50
211160
4000
с момента нашего нашего начала, начала как существ.
03:35
There is a historical archive.
51
215160
2000
Это -- исторический архив.
03:37
Living in your genome is the history of our species,
52
217160
5000
В вашем геноме живет вся история нашего рода,
03:42
and you as an individual human being, where you're from,
53
222160
6000
и ваша, как отдельной человеческой особи,
03:48
going back thousands and thousands and thousands of years,
54
228160
3000
с тысяч и тысяч и тысяч лед тому назад,
03:51
and that's now starting to be understood.
55
231160
3000
и все это только начинает быть нам понятным.
03:54
But also, the genome is really the instruction manual.
56
234160
5000
Но так же, геном -- это на самом деле наша инструкция по применению.
03:59
It is the program. It is the code of life.
57
239160
3000
Он -- это программа. Он -- код жизни.
04:02
It is what makes you function;
58
242160
2000
Он -- то, что позволяет вам функционировать;
04:04
it is what makes every organism function.
59
244160
4000
он -- то, что позволяет любому существу функционировать.
04:08
DNA is a very elegant molecule.
60
248160
3000
ДНК -- очень элегантная молекула.
04:11
It's long and it's complicated.
61
251160
2000
Она длинная и она сложная.
04:13
Really all you have to know about it is that there's four letters:
62
253160
5000
В действительности, все что о ней нужно знать, это то, что в ней четыре буквы:
04:18
A, T, C, G; they represent the name of a chemical.
63
258160
4000
A, T, C, G; они обозначают название химического соединения.
04:22
And with these four letters, you can create a language:
64
262160
5000
И из этих четырех букв, можно создать язык:
04:27
a language that can describe anything, and very complicated things.
65
267160
5000
язык, который может описать все, что угодно, и совсем сложные вещи.
04:32
You know, they are generally put together in pairs,
66
272160
3000
Обычно, они ставятся парами,
04:35
creating a word or what we call base pairs.
67
275160
3000
создавая слово, или, как мы их называем, пару основ.
04:38
And you would, you know, when you think about it,
68
278160
3000
И если задуматься,
04:41
four letters, or the representation of four things, makes us work.
69
281160
6000
мы функционируем из-за этих четырех букв, или изображения четырех вещей.
04:47
And that may not sound very intuitive,
70
287160
3000
И может быть, интуитивно, это не кажется возможным,
04:50
but let me flip over to something else you know about, and that's computers.
71
290160
4000
но я бы хотел продемонстрировать на чем-то, о чем вы осведомлены -- на примере компьютеров.
04:54
Look at this screen here and, you know, you see pictures
72
294160
4000
Посмотрите на этот экран-- вы видите картинки
04:58
and you see words, but really all there are are ones and zeros.
73
298160
4000
и слова, но на самом деле это всего лишь единицы и нули.
05:02
The language of technology is binary;
74
302160
4000
Язык технологий бинарен;
05:06
you've probably heard that at some point in time.
75
306160
2000
наверное вы об этом слышали уже в какой-то момент.
05:08
Everything that happens in digital is converted,
76
308160
4000
И все что происходит и цифровом мире переводиться в,
05:12
or a representation, of a one and a zero.
77
312160
3000
или представляется как, один и ноль.
05:15
So, when you're listening to iTunes and your favorite music,
78
315160
5000
То есть когда вы слушаете iTunes и вашу любимую музыку,
05:20
that's really just a bunch of ones and zeros playing very quickly.
79
320160
3000
на самом деле там очень быстро звучит лишь куча единиц и нулей.
05:23
When you're seeing these pictures, it's all ones and zeros,
80
323160
3000
Когда вы смотрите на эти картинки, это все -- единицы и нули,
05:26
and when you're talking on your telephone, your cell phone,
81
326160
3000
и когда вы говорите по телефону, по вашему мобильному,
05:29
and it's going over the network,
82
329160
2000
ваш голос передается по сети,
05:31
your voice is all being turned into ones and zeros and magically whizzed around.
83
331160
4000
он превращается в единицы и нули как по волшебству.
05:35
And look at all the complex things and wonderful things
84
335160
3000
Посмотрите на все те сложные и замечательные вещи,
05:38
we've been able to create with just a one and a zero.
85
338160
3000
которые мы можем кодировать при помощи лишь единицы и нуля.
05:41
Well, now you ramp that up to four, and you have a lot of complexity,
86
341160
6000
Теперь умножьте это на четыре, и вы получите совсем другую сложность
05:47
a lot of ways to describe mechanisms.
87
347160
4000
множество способов описать вещи.
05:51
So, let's talk about what that means.
88
351160
2000
Давайте поговорим о том, что это значит
05:53
So, if you look at a human genome,
89
353160
2000
Если вы посмотрите на геном человека,
05:55
they consist of 3.2 billion of these base pairs. That's a lot.
90
355160
6000
он состоит из 3.2 миллиардов этих пар оснований. Это много.
06:01
And they mix up in all different fashions,
91
361160
2000
И они сочетаются самыми различными способами,
06:03
and that makes you a human being.
92
363160
3000
и это делает вас живым человеком.
06:06
If you convert that to binary, just to give you a little bit of sizing,
93
366160
5000
Если это перевести в двоичный код, то для понимания размерности,
06:11
we're actually smaller than the program Microsoft Office.
94
371160
4000
мы, вообще говоря, меньше, чем программа Microsoft Office.
06:15
It's not really all that much data.
95
375160
4000
В нас не так уж много данных.
06:19
I will also tell you we're at least as buggy.
96
379160
3000
Скажу также, что в нас не меньше ошибок.
06:22
(Laughter)
97
382160
3000
(Смех)
06:25
This here is a bug in my genome
98
385160
4000
Вот здесь это ошибка в моем геноме
06:29
that I have struggled with for a long, long time.
99
389160
5000
с которой я боролся очень очень долго.
06:34
When you get sick, it is a bug in your genome.
100
394160
5000
Когда вы заболеваете, это ошибка в вашем геноме.
06:39
In fact, many, many diseases we have struggled with for a long time,
101
399160
5000
На самом деле, множество болезней, с которыми мы боремся уже давно,
06:44
like cancer, we haven't been able to cure
102
404160
3000
такие как рак, мы не имели возможность лечить
06:47
because we just don't understand how it works at the genomic level.
103
407160
4000
потому что мы просто не понимаем как это работает на уровне генома.
06:51
We are starting to understand that.
104
411160
2000
Мы только начинаем понимать это.
06:53
So, up to this point we tried to fix it
105
413160
2000
Так, вплоть до настоящего времени мы пытались лечить это
06:55
by using what I call shit-against-the-wall pharmacology,
106
415160
4000
используя, можно так сказать, "слепую" фармакологию,
06:59
which means, well, let's just throw chemicals at it,
107
419160
3000
это означает, что мы просто накачиваем лекарствами,
07:02
and maybe it's going to make it work.
108
422160
2000
надеясь, что это поможет.
07:04
But if you really understand why does a cell go from normal cell to cancer?
109
424160
7000
Но, если вы на самом деле понимаете, почему нормальная клетка превращается в раковую?
07:11
What is the code?
110
431160
2000
Какой за этим стоит код?
07:13
What are the exact instructions that are making it do that?
111
433160
4000
Каков реальный механизм, который делает это с клеткой?
07:17
then you can go about the process of trying to fix it and figure it out.
112
437160
4000
Тогда вы уже можете что-то начать делать с тем, чтобы это исправить.
07:21
So, for your next dinner over a great bottle of wine, here's a few factoids for you.
113
441160
5000
Вот еще несколько фактов, к вашему ближайшему ужину за бутылкой отличного вина.
07:26
We actually have about 24,000 genes that do things.
114
446160
4000
У нас порядка 24,000 генов, которые что-то делают.
07:30
We have about a hundred, 120,000 others
115
450160
4000
Еще есть порядка 120,000 других
07:34
that don't appear to function every day,
116
454160
3000
которые явно не задействованы в ежедневной деятельности,
07:37
but represent this archival history of how we used to work as a species
117
457160
5000
но являются чем-то вроде архива того, как мы развивались как вид
07:42
going back tens of thousands of years.
118
462160
3000
за последние десятки тысяч лет.
07:45
You might also be interested in knowing
119
465160
2000
Вам также наверное интересно будет узнать,
07:47
that a mouse has about the same amount of genes.
120
467160
2000
что мышь имеет примерно такое же количество генов.
07:49
They recently sequenced Pinot Noir, and it also has about 30,000 genes,
121
469160
7000
Недавно провели секвенирование сорта "пино нуар", и оказалось, что в нем тоже около 30,000 генов.
07:56
so the number of genes you have may not necessarily represent the complexity
122
476160
4000
Так что количество генов еще ничего не говорит о сложности
08:00
or the evolutionary order of any particular species.
123
480160
5000
или эволюционном развитии конкретных особей.
08:05
Now, look around: just look next to your neighbor,
124
485160
3000
Оглянитесь вокруг: просто посмотрите на вашего соседа,
08:08
look forward, look backward. We all look pretty different.
125
488160
2000
посмотрите вперед, посмотрите назад. Мы все довольно разные.
08:10
A lot of very handsome and pretty people here, skinny, chubby,
126
490160
4000
Здесь много очень симпатичных людей, худых и не очень,
08:14
different races, cultures. We are all 99.9% genetically equal.
127
494160
8000
разных национальностей, культур.. Мы все на 99.9% генетически идентичны.
08:22
It is one one-hundredth of one percent of genetic material
128
502160
4000
И только 1/100 от 1% нашего генетического материала
08:26
that makes the difference between any one of us.
129
506160
3000
делает нас различными.
08:29
That's a tiny amount of material,
130
509160
2000
Это крошечный объем материала,
08:31
but the way that ultimately expresses itself
131
511160
4000
но то как он себя в конечном итоге проявляет
08:35
is what makes changes in humans and in all species.
132
515160
5000
и является причиной изменений в людях и всех других биологических видах.
08:40
So, we are now able to read genomes.
133
520160
3000
Итак, мы уже умеем читать геном.
08:43
The first human genome took 10 years, three billion dollars.
134
523160
5000
На первый геном человека было затрачено 10 лет и 3 млрд.$.
08:48
It was done by Dr. Craig Venter.
135
528160
3000
Это сделал Доктор Крейг Вентер.
08:51
And then James Watson's -- one of the co-founders of DNA --
136
531160
4000
Затем геном Джеймса Уотсона -- одного из первооткрывателей ДНК --
08:55
genome was done for two million dollars, and in just two months.
137
535160
4000
был секвенирован за 2 млн.$, всего за 2 месяца.
08:59
And if you think about the computer industry
138
539160
2000
И если вспомнить о компьютерной индустрии
09:01
and how we've gone from big computers to little ones
139
541160
3000
о том как мы перешли от больших компьютеров к маленьким
09:04
and how they get more powerful and faster all the time,
140
544160
4000
и как они становятся все более мощными и быстрыми,
09:08
the same thing is happening with gene sequencing now:
141
548160
2000
то тоже самое происходит сейчас и с секвенированием генома:
09:10
we are on the cusp of being able to sequence human genomes
142
550160
4000
мы находимся на пороге того, чтобы научиться секвенировать геном человека
09:14
for about 5,000 dollars in about an hour or a half-hour;
143
554160
5000
всего за $5,000 в течение 1-1,5 часов;
09:19
you will see that happen in the next five years.
144
559160
2000
Вы увидите это уже в ближайшие пять лет.
09:21
And what that means is, you are going to walk around
145
561160
2000
Это значит, что вы в скором времени будете ходить
09:23
with your own personal genome on a smart card. It will be here.
146
563160
6000
с вашим личным геномом на смарт-карте. Это будет.
09:29
And when you buy medicine,
147
569160
2000
И когда вы будете покупать лекарства,
09:31
you won't be buying a drug that's used for everybody.
148
571160
3000
вы не будете покупать то, которое используется для всех.
09:34
You will give your genome to the pharmacist,
149
574160
3000
Вы дадите свой геном фармацевту,
09:37
and your drug will be made for you
150
577160
2000
и Ваше лекарство будет сделано под Вас
09:39
and it will work much better than the ones that were --
151
579160
2000
и оно будет гораздо более эффективным, чем те, что были раньше.
09:41
you won't have side effects.
152
581160
2000
У него не будет побочных эффектов.
09:43
All those side effects, you know, oily residue and, you know,
153
583160
3000
Все эти побочные эффекты,
09:46
whatever they say in those commercials: forget about that.
154
586160
4000
чтобы там не говорили в рекламе: забудьте об этом.
09:50
They're going to make all that stuff go away.
155
590160
2000
Ничего этого не будет.
09:52
What does a genome look like?
156
592160
3000
На что похож геном?
09:55
Well, there it is. It is a long, long series of these base pairs.
157
595160
6000
Вот он. Это длинная длинная цепочка из пар оснований.
10:01
If you saw the genome for a mouse or for a human it would look no different than this,
158
601160
4000
Если бы вы увидели геном мыши или человека, он бы вряд ли отличался от этого,
10:05
but what scientists are doing now is
159
605160
2000
но чем сейчас занимаются ученые,
10:07
they're understanding what these do and what they mean.
160
607160
4000
они пытаются понять, как это устроено и как это работает.
10:11
Because what Nature is doing is double-clicking all the time.
161
611160
4000
Потому что, то что делает Природа, это что-то вроде дабл-кликов.
10:15
In other words, the first couple of sentences here,
162
615160
4000
Другими словами, если это, например, виноград
10:19
assuming this is a grape plant:
163
619160
2000
то первая пара предложений здесь будет:
10:21
make a root, make a branch, create a blossom.
164
621160
4000
сделать корень, сделать ветку, создать цветок.
10:25
In a human being, down in here it could be:
165
625160
4000
Для человека это может быть:
10:29
make blood cells, start cancer.
166
629160
4000
сделать клетку крови, запустить рак.
10:33
For me it may be: every calorie you consume, you conserve,
167
633160
7000
Для меня это может быть: каждую потребленную калорию сохранить,
10:40
because I come from a very cold climate.
168
640160
3000
потому что я родом из мест с очень холодным климатом.
10:43
For my wife: eat three times as much and you never put on any weight.
169
643160
4000
Для моей жены: ешь не более трех раз в день, и ты не наберешь вес.
10:47
It's all hidden in this code,
170
647160
2000
Все это заложено в этом коде,
10:49
and it's starting to be understood at breakneck pace.
171
649160
4000
и это начинает открываться нам с головокружительной быстротой.
10:54
So, what can we do with genomes now that we can read them,
172
654160
3000
Так что же мы будем делать с геномом сейчас, когда мы умеем его читать,
10:57
now that we're starting to have the book of life?
173
657160
2000
сейчас когда мы начинаем открывать книгу жизни?
10:59
Well, there's many things. Some are exciting.
174
659160
3000
Есть много возможностей. Некоторые из них очень увлекательные.
11:02
Some people will find very scary. I will tell you a couple of things
175
662160
4000
Многие сочтут это пугающим: я расскажу вам несколько примеров,
11:06
that will probably make you want to projectile puke on me, but that's okay.
176
666160
4000
от которых вам возможно станет не по себе, но это нормально
11:10
So, you know, we now can learn the history of organisms.
177
670160
4000
Итак, вам уже известно, что мы можем изучать историю живых существ.
11:14
You can do a very simple test: scrape your cheek; send it off.
178
674160
3000
Вы можете проделать очень простой тест: поскрести свою щеку; отправить образец,
11:17
You can find out where your relatives come from;
179
677160
3000
и узнать, откуда происходят ваши предки;
11:20
you can do your genealogy going back thousands of years.
180
680160
3000
вы можете проследить свою генеалогию в прошлое на тысячи лет.
11:23
We can understand functionality. This is really important.
181
683160
3000
Мы можем понимать функциональность. Это очень важно.
11:26
We can understand, for example, why we create plaque in our arteries,
182
686160
5000
Мы можем понимать, например, почему возникают бляшки в наших артериях,
11:31
what creates the starchiness inside of a grain,
183
691160
4000
что отвечает за образование крахмала в зернах,
11:35
why does yeast metabolize sugar and produce carbon dioxide.
184
695160
7000
почему дрожжи преобразуют сахар и выделяют двуокись углерода.
11:43
We can also look at, at a grander scale, what creates problems,
185
703160
3000
Мы также можем посмотреть в более широком масштабе, что является причиной проблем,
11:46
what creates disease, and how we may be able to fix them.
186
706160
4000
порождает заболевания, и как мы могли бы их устранить.
11:50
Because we can understand this,
187
710160
2000
Потому что мы это понимаем,
11:52
we can fix them, make better organisms.
188
712160
3000
мы можем это исправить, сделав более совершенным.
11:55
Most importantly, what we're learning
189
715160
2000
Что самое важное, мы начали понимать,
11:57
is that Nature has provided us a spectacular toolbox.
190
717160
5000
что Природа снабдила нас удивительным инструметарием.
12:02
The toolbox exists.
191
722160
2000
Такой инструметарий есть и доступен.
12:04
An architect far better and smarter than us has given us that toolbox,
192
724160
5000
Архитектор, куда лучше и умнее нас, дал нам этот инструментарий,
12:09
and we now have the ability to use it.
193
729160
3000
и у нас есть возможность его применять.
12:12
We are now not just reading genomes; we are writing them.
194
732160
4000
Мы сейчас не только читаем геном; мы научились его писать.
12:16
This company, Synthetic Genomics, I'm involved with,
195
736160
2000
Компания, с которой я связан, Synthetic Genomics,
12:18
created the first full synthetic genome for a little bug,
196
738160
4000
создала первый в мире полностью синтетический геном
12:22
a very primitive creature called Mycoplasma genitalium.
197
742160
3000
очень примитивной бактерии Mycoplasma genitalium.
12:25
If you have a UTI, you've probably -- or ever had a UTI --
198
745160
4000
Возможно у вас когда-либо был уретрит,
12:29
you've come in contact with this little bug.
199
749160
3000
он вызывается именно этим маленьким существом.
12:32
Very simple -- only has about 246 genes --
200
752160
3000
Очень простым -- всего около 246 генов --
12:35
but we were able to completely synthesize that genome.
201
755160
6000
но мы смогли полностью синтезировать этот геном.
12:42
Now, you have the genome and you say to yourself,
202
762160
3000
И когда вы получили этот геном, вы можете задаться вопросом,
12:45
So, if I plug this synthetic genome -- if I pull the old one out and plug it in --
203
765160
5000
Что будет, если я заменю старый геном на этот синтетический,
12:50
does it just boot up and live?
204
770160
2000
приживется ли он?
12:52
Well, guess what. It does.
205
772160
3000
И как вы думаете? Он приживается.
12:56
Not only does it do that; if you took the genome -- that synthetic genome --
206
776160
6000
И не просто приживается: если мы поместим этот синтетический геном
13:02
and you plugged it into a different critter, like yeast,
207
782160
3000
в другую клетку, например, в дрожжи,
13:05
you now turn that yeast into Mycoplasma.
208
785160
4000
мы превратим эти дрожжи в Микоплазму.
13:09
It's, sort of, like booting up a PC with a Mac O.S. software.
209
789160
5000
Это как загрузить Windows PC с загрузочного диска Mac OS.
13:14
Well, actually, you could do it the other way.
210
794160
2000
И, вообще говоря, можно подойти с другой стороны.
13:16
So, you know, by being able to write a genome
211
796160
4000
Имея возможность записывать геном
13:20
and plug it into an organism,
212
800160
3000
и помещать его внутрь клетки,
13:23
the software, if you will, changes the hardware.
213
803160
5000
мы как бы позволяем программному обеспечению изменять "железо".
13:28
And this is extremely profound.
214
808160
2000
Это очень важно!
13:30
So, last year the French and Italians announced
215
810160
3000
Так в прошлом году французские и итальянские коллеги объявили
13:33
they got together and they went ahead and they sequenced Pinot Noir.
216
813160
4000
о том, что они секвенировали геном Пино Нуар.
13:37
The genomic sequence now exists for the entire Pinot Noir organism,
217
817160
6000
Получена полная генетическая последовательность Пино Нуар
13:43
and they identified, once again, about 29,000 genes.
218
823160
4000
в которой, как я уже сказал, порядка 29,000 генов.
13:47
They have discovered pathways that create flavors,
219
827160
3000
Были определены механизмы, при помощи которых возникает вкус,
13:50
although it's very important to understand
220
830160
2000
поскольку очень важно понимать,
13:52
that those compounds that it's cranking out
221
832160
3000
что эти компоненты, которые содержатся там
13:55
have to match a receptor in our genome, in our tongue,
222
835160
3000
должны совпасть с рецепторами в нашем языке, в нашем геноме,
13:58
for us to understand and interpret those flavors.
223
838160
3000
чтобы мы смогли понять и ощутить вкус.
14:01
They've also discovered that
224
841160
2000
Ими также было открыто то,
14:03
there's a heck of a lot of activity going on producing aroma as well.
225
843160
4000
что происходят сложнейшие процессы и по продуцированию запаха.
14:07
They've identified areas of vulnerability to disease.
226
847160
3000
Были выделены области, уязвимые к болезням.
14:10
They now are understanding, and the work is going on,
227
850160
4000
Эта работа продолжается, чтобы досконально изучить
14:14
exactly how this plant works, and we have the capability to know,
228
854160
4000
как функционирует это растение, и у нас есть возможность
14:18
to read that entire code and understand how it ticks.
229
858160
4000
прочесть генетический код целиком и понять как он работает.
14:22
So, then what do you do?
230
862160
2000
И что дальше?
14:24
Knowing that we can read it, knowing that we can write it, change it,
231
864160
4000
Зная, что мы можем читать, записывать, изменять,
14:28
maybe write its genome from scratch. So, what do you do?
232
868160
4000
возможно даже создать с нуля. Что дальше?
14:32
Well, one thing you could do is what some people might call Franken-Noir.
233
872160
4000
Дальше то, что можно условно назвать Франкен-Нуар.
14:36
(Laughter)
234
876160
3000
(Смех)
14:39
We can build a better vine.
235
879160
2000
Мы можем сделать вино лучше.
14:41
By the way, just so you know:
236
881160
2000
Кстати, к вашему сведению:
14:43
you get stressed out about genetically modified organisms;
237
883160
4000
если вас напрягает генетически модифицированные продукты;
14:47
there is not one single vine in this valley or anywhere
238
887160
3000
Нет ни одного сорта винограда
14:50
that is not genetically modified.
239
890160
2000
который бы не был генетически модифицированным.
14:52
They're not grown from seeds; they're grafted into root stock;
240
892160
3000
Их не выращивают из семян; их прививают к корню;
14:55
they would not exist in nature on their own.
241
895160
2000
В природе они бы не существовали.
14:57
So, don't worry about, don't stress about that stuff. We've been doing this forever.
242
897160
4000
Так что не волнуйтесьпо этому поводу. Мы всегда это делали.
15:01
So, we could, you know, focus on disease resistance;
243
901160
3000
Так, например, мы можем сосредоточиться на сопротивляемости болезням.
15:04
we can go for higher yields without necessarily having
244
904160
4000
мы можем постараться получить высокую урожайность
15:08
dramatic farming techniques to do it, or costs.
245
908160
3000
без значительного изменения сельхоз технологий и затрат.
15:11
We could conceivably expand the climate window:
246
911160
3000
Мы могли бы расширить климатическое окно:
15:14
we could make Pinot Noir grow maybe in Long Island, God forbid.
247
914160
5000
выращивать Пино Нуар на Лонг Айленде, не дай Бог.
15:19
(Laughter)
248
919160
3000
(Смех)
15:23
We could produce better flavors and aromas.
249
923160
3000
Мы могли бы улучшить вкус и аромат.
15:26
You want a little more raspberry, a little more chocolate here or there?
250
926160
3000
Хотите чуть больше клубничного или шоколадного здесь или там?
15:29
All of these things could conceivably be done,
251
929160
3000
Все это реально сделать
15:32
and I will tell you I'd pretty much bet that it will be done.
252
932160
3000
более того, я готов поспорить, что это будет сделано.
15:35
But there's an ecosystem here.
253
935160
2000
Но есть момент, связанный с экосистемой.
15:37
In other words, we're not, sort of, unique little organisms running around;
254
937160
5000
Другими словами, мы не существуем сами по себе
15:42
we are part of a big ecosystem.
255
942160
2000
Мы часть большой экосистемы.
15:44
In fact -- I'm sorry to inform you --
256
944160
3000
Например -- прошу прощения, что сообщаю это вам --
15:47
that inside of your digestive tract is about 10 pounds of microbes
257
947160
4000
что внутри вашего пищеварительного тракта порядка полукилограмма микробов
15:51
which you're circulating through your body quite a bit.
258
951160
3000
которые путешествуют по вашем телу.
15:54
Our ocean's teaming with microbes;
259
954160
3000
Наш океан также населен микробами;
15:57
in fact, when Craig Venter went and sequenced the microbes in the ocean,
260
957160
5000
Так, например, когда Крейг Вентер занялся секвенированием микробов мирового океана
16:02
in the first three months tripled the known species on the planet
261
962160
4000
в первые три месяца утроилось количество известных видов
16:06
by discovering all-new microbes in the first 20 feet of water.
262
966160
3000
за счет того, были открыты новые микробы в верхних 4 метрах.
16:09
We now understand that those microbes have more impact on our climate
263
969160
4000
Сейчас мы понимаем, что эти микрообы больше влияют на климат
16:13
and regulating CO2 and oxygen than plants do,
264
973160
4000
и регулируют уровень кислорода и углекислого газа, чем растения,
16:17
which we always thought oxygenate the atmosphere.
265
977160
2000
которые всегда считались ответственными за насыщение атмосферы кислородом.
16:19
We find microbial life in every part of the planet:
266
979160
4000
Мы обнаруживаем присутствие микробов в каждом уголке планеты:
16:23
in ice, in coal, in rocks, in volcanic vents; it's an amazing thing.
267
983160
8000
во льду, угле, скалах, вулканической пыли; это потрясающе.
16:31
But we've also discovered, when it comes to plants, in plants,
268
991160
5000
Но мы также выяснили, говоря о растениях
16:36
as much as we understand and are starting to understand their genomes,
269
996160
4000
по мере понимания устройства их генома
16:40
it is the ecosystem around them,
270
1000160
3000
что они окружены экосистемой
16:43
it is the microbes that live in their root systems,
271
1003160
3000
корни растений населены микробами
16:46
that have just as much impact on the character of those plants
272
1006160
4000
которые влияют на их свойства не меньше
16:50
as the metabolic pathways of the plants themselves.
273
1010160
4000
чем процессы метаболизма самих растений.
16:54
If you take a closer look at a root system,
274
1014160
3000
Если вы посмотрите внимательно на корневую систему,
16:57
you will find there are many, many, many diverse microbial colonies.
275
1017160
4000
То вы обнаружите там великое множество разнообразных колоний микробов.
17:01
This is not big news to viticulturists;
276
1021160
2000
Это не новость для селекционеров;
17:03
they have been, you know, concerned with water and fertilization.
277
1023160
4000
они всегда были озабочены удобрениями
17:07
And, again, this is, sort of, my notion of shit-against-the-wall pharmacology:
278
1027160
6000
И опять я здесь говорю о слепой фармакологии:
17:13
you know certain fertilizers make the plant more healthy so you put more in.
279
1033160
4000
Некоторые удобрения делают растения более здоровыми и вы начинаете их применять
17:17
You don't necessarily know with granularity
280
1037160
4000
Вы не всегда знаете дозировку
17:21
exactly what organisms are providing what flavors and what characteristics.
281
1041160
6000
Какие микроорганизмы как влияют на вкус.
17:27
We can start to figure that out.
282
1047160
3000
Мы моди постараться это оценить.
17:30
We all talk about terroir; we worship terroir;
283
1050160
3000
Мы все говорим о Терруаре (совокупность уникальных природных характеристик местности), мы его ценим
17:33
we say, Wow, is my terroir great! It's so special.
284
1053160
3000
Мы говорим: мой терруар потрясающий, он такой особенный!
17:36
I've got this piece of land and it creates terroir like you wouldn't believe.
285
1056160
4000
У меня есть кусок земли и он создает уникальный терруар
17:40
Well, you know, we really, we argue and debate about it --
286
1060160
4000
Мы спорим об этом --
17:44
we say it's climate, it's soil, it's this. Well, guess what?
287
1064160
3000
мы говорим, что это климат, это почва, это то. И что вы думаете?
17:47
We can figure out what the heck terroir is.
288
1067160
3000
Мы можем вычислить, что такое этот терруар.
17:50
It's in there, waiting to be sequenced.
289
1070160
3000
Он здесь, ждет, чтобы его секвенировали.
17:53
There are thousands of microbes there.
290
1073160
2000
Там внутри тысячи различных микробов.
17:55
They're easy to sequence: unlike a human,
291
1075160
2000
Их легко секвенировать в отличие от человека,
17:57
they, you know, have a thousand, two thousand genes;
292
1077160
2000
У них всего по 1-2 тысяче генов у каждого
17:59
we can figure out what they are.
293
1079160
2000
Мы можем точно узнать, что они собой представляют.
18:01
All we have to do is go around and sample, dig into the ground, find those bugs,
294
1081160
7000
Все что вам нужно сделать, это собрать пробы грунта, найти этих микробов,
18:08
sequence them, correlate them to the kinds of characteristics we like and don't like --
295
1088160
5000
секвенировать их, сопоставить тем характеристикам, которые нам нужны
18:13
that's just a big database -- and then fertilize.
296
1093160
3000
-- это всего лишь большая база данных -- и можно удобрять.
18:16
And then we understand what is terroir.
297
1096160
3000
И тогда мы поймем, что такое терруар.
18:20
So, some people will say, Oh, my God, are we playing God?
298
1100160
2000
Некоторые говорят: Мы что играем в Бога?
18:22
Are we now, if we engineer organisms, are we playing God?
299
1102160
5000
Если мы создаем живых существ, мы играем в Бога?
18:27
And, you know, people would always ask James Watson --
300
1107160
3000
Такие вопросы всегда задают Джеймсу Уотсону --
18:30
he's not always the most politically correct guy ...
301
1110160
2000
А он не самый политкорректный парень...
18:32
(Laughter)
302
1112160
1000
(Смех)
18:33
... and they would say, "Are, you know, are you playing God?"
303
1113160
5000
Они его спрашивают: "Вы что играете в Бога?"
18:38
And he had the best answer I ever heard to this question:
304
1118160
3000
И у него есть один замечательный ответ:
18:41
"Well, somebody has to."
305
1121160
2000
"Ну, кто-то же должен"
18:43
(Laughter)
306
1123160
3000
(Смех)
18:46
I consider myself a very spiritual person,
307
1126160
4000
Я считаю себя весьма религиозным
18:50
and without, you know, the organized religion part,
308
1130160
3000
но вне какой-либо традиционной религии
18:53
and I will tell you: I don't believe there's anything unnatural.
309
1133160
4000
и на мой взгляд: в этом нет ничего против природы.
18:57
I don't believe that chemicals are unnatural.
310
1137160
4000
Я не считаю, что подобные соединения ненатуральными.
19:01
I told you I'm going to make some of you puke.
311
1141160
2000
Я вас уже предупредил, что возможно кому-либо станет плохо.
19:03
It's very simple: we don't invent molecules, compounds.
312
1143160
4000
Это крайне просто: мы не изобретаем молекулы или их составляющие.
19:07
They're here. They're in the universe.
313
1147160
2000
Они уже здесь, во вселенной.
19:09
We reorganize things, we change them around,
314
1149160
3000
Мы просто реорганизуем их, меняем местами,
19:12
but we don't make anything unnatural.
315
1152160
3000
но мы при этом не делаем чего-либо искусственно.
19:15
Now, we can create bad impacts --
316
1155160
2000
Сейчас мы можем негативно влиять на природу --
19:17
we can poison ourselves; we can poison the Earth --
317
1157160
2000
мы можем отравлять себя; отравлять Землю --
19:19
but that's just a natural outcome of a mistake we made.
318
1159160
4000
но это нормальное следствие сделанной нами ошибки.
19:23
So, what's happening today is, Nature is presenting us with a toolbox,
319
1163160
4000
Но сегодня Природа предоставила нам конструктор,
19:27
and we find that this toolbox is very extensive.
320
1167160
4000
и мы понимаем, что этот конструктор очень мощный.
19:31
There are microbes out there that actually make gasoline, believe it or not.
321
1171160
4000
Например, верите вы или нет, но существуют микробы, производящие топливо.
19:35
There are microbes, you know -- go back to yeast.
322
1175160
2000
Есть такие микробы -- возвращаясь к дрожжам.
19:37
These are chemical factories;
323
1177160
2000
которые представляют собой химические фабрики;
19:39
the most sophisticated chemical factories are provided by Nature,
324
1179160
4000
сложнейшие химические фабрики, созданные самой Природой,
19:43
and we now can use those.
325
1183160
3000
и мы можем задействовать их.
19:46
There also is a set of rules.
326
1186160
2000
Есть также некоторый набор правил.
19:48
Nature will not allow you to --
327
1188160
3000
Природа не все может позволить вам
19:51
we could engineer a grape plant, but guess what.
328
1191160
2000
Мы можем создать виноградный куст, но
19:53
We can't make the grape plant produce babies.
329
1193160
2000
Мы не можем сделать так, чтобы этот куст рожал детей.
19:55
Nature has put a set of rules out there.
330
1195160
3000
Природа здесь имеет набор правил.
19:58
We can work within the rules; we can't break the rules;
331
1198160
3000
Мы можем работать по правилам, можем нарушать их
20:01
we're just learning what the rules are.
332
1201160
2000
Пока мы только изучаем эти правила.
20:03
I just ask the question, if you could cure all disease --
333
1203160
4000
Я задам простой вопрос: если бы вы могли вылечить все болезни --
20:07
if you could make disease go away,
334
1207160
2000
если бы могли заставить болезнь уйти,
20:09
because we understand how it actually works,
335
1209160
2000
потому что вы знаете, как она устроена,
20:11
if we could end hunger by being able to create nutritious, healthy plants
336
1211160
5000
Если бы вы могли решить проблему голода, создавая растения,
20:16
that grow in very hard-to-grow environments,
337
1216160
3000
которые растут в малоприспособленной внешней среде,
20:19
if we could create clean and plentiful energy --
338
1219160
3000
Если бы вы могли создать чистую энергею в большом количестве --
20:22
we, right in the labs at Synthetic Genomics,
339
1222160
3000
Мы в лаборатории Synthetic Genomics
20:25
have single-celled organisms that are taking carbon dioxide
340
1225160
4000
Создали микроорганизм, который перерабатвает двуокись углерода
20:29
and producing a molecule very similar to gasoline.
341
1229160
4000
и производит молекулу похожую на бензин.
20:33
So, carbon dioxide -- the stuff we want to get rid of -- not sugar, not anything.
342
1233160
5000
Именно двуокись углерода, от которой мы хотим избавиться
20:38
Carbon dioxide, a little bit of sunlight,
343
1238160
3000
Двуокись углерода, немного солнечного света,
20:41
you end up with a lipid that is highly refined.
344
1241160
5000
И вот у вас уже высоко очищенный липид.
20:46
We could solve our energy problems; we can reduce CO2,;
345
1246160
4000
Мы могли бы решить нашу энергетическую проблему, могли бы уменьшить СО2
20:50
we could clean up our oceans; we could make better wine.
346
1250160
3000
Мы могли бы очистить наши океаны, могли бы улучшить вино.
20:53
If we could, would we?
347
1253160
3000
Если бы мы могли, должны ли мы?
20:56
Well, you know, I think the answer is very simple:
348
1256160
3000
Я думаю, что ответ здесь простой:
20:59
working with Nature, working with this tool set that we now understand,
349
1259160
5000
Работать с Природой, работать с тем инструментом, который начинаем понимать,
21:04
is the next step in humankind's evolution.
350
1264160
3000
это следующий этап эволюции человечества.
21:07
And all I can tell you is, stay healthy for 20 years.
351
1267160
4000
И все что я могу вам сказать, будьте здоровы ближайшие 20 лет.
21:11
If you can stay healthy for 20 years, you'll see 150, maybe 300.
352
1271160
3000
Если вы будете здоровы ближайшие 20 лет, возможно вы доживете и до 150, а может быть и до 300.
21:14
Thank you.
353
1274160
2000
Спасибо!
Об этом сайте

Этот сайт познакомит вас с видеороликами YouTube, полезными для изучения английского языка. Вы увидите уроки английского языка, преподаваемые высококлассными учителями со всего мира. Дважды щелкните по английским субтитрам, отображаемым на каждой странице видео, чтобы воспроизвести видео оттуда. Субтитры прокручиваются синхронно с воспроизведением видео. Если у вас есть какие-либо комментарии или пожелания, пожалуйста, свяжитесь с нами, используя эту контактную форму.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7